Antes de realizar un curso o seminario, escuchamos las necesidades reales y objetivos de cada cliente, para adecuar la formación y obtener el mayor aprovechamiento posible. Ajustamos cada curso a sus necesidades.

Somos también especialistas en formaciones 'in company' adaptadas a las necesidades de cada organización, donde el aprovechamiento para varios asistentes de la misma compañía es mucho mayor. Si es tu caso, contacta con nosotros.

Consulte nuestros cursos

Power BI

Power BI

Objetivo

¡Aprende con los mejores, Stratebi es Partner Oficial de Microsoft Power BI en España!

Power BI es un conjunto de aplicaciones de análisis de negocios que permite analizar datos y compartir información. ¡Es la solución perfecta destinada a la inteligencia empresarial!

Conoce sus características técnicas

Con Power BI podrás crear potentes informes utilizando diferentes fuentes de datos: SAP HANA, MySQL, Teradata, IBM DB2, Dynamics Navision, CRM, SQL. Archivos de Excel, .CSV, JASON o descargar datos procedentes de servicios en línea como Facebook, Google Analytics, CRM de Salesforce, Marketo, MailChimp...

Stratebi es Partner de Microsoft PowerBi en España

¡Aprende a usarlo siempre estés donde estés!

PowerBI

 

Público objetivo

Profesionales de las tecnologías de información, gestores de TI, Analistas de Negocio, Analistas de sistemas, arquitectos Java, desarrolladores de sistemas, administradores de bases de datos, desarrolladores y profesionales con relación a el área de tecnología, marketing, negocio y financiera.

Temario

Curso Online de Power BI

  •  Online

Fecha: Del 18 de jul. al 19 de jul. de 2018

Horario: 15:00 h - 21:00 h ( CEST - Madrid)

Lugar: Plataforma web con profesor

Precio: 135 € / persona

Pago: PayPal o Trans. Bancaria (Consultar)

Certificado: Entrega a todos los asistentes

 

 

 

1. Introducción a concepto de Business Intelligence

2. Análisis de fuentes de datos

3. Introducción a Power BI

  • Entorno de trabajo: Power BI Desktop
  • Componentes: Power BI Desktop y Power BI Servicio Cloud
  • Tareas: Conectar, integrar, modelar y visualizar
  • Cuadros de mando (Paneles) e informes
  • Funcionalidades del entorno Power BI
  • Paquetes de contenido y aplicaciones

4. Conectar

  • Editor de consultas de Power BI
  • Extracción de datos: Extracción vs Direct Query
  • Conectar datos alojados en diferentes orígenes
  • Realizar transformaciones básicas sobre los datos en la consulta
  • Enlazar datos desde la consulta

5. Modelar

  • Entorno de trabajo para modelar con Power BI
  • Introducción al modelado tabular con Power BI
  • Tablas y relaciones
  • Introducción a fórmulas DAX
  • Columnas calculadas y medidas
  • Tablas calculadas
  • Fórmulas DAX de inteligencia de tiempo (YTD, MTD, PreviousQuarter, …)

6. Visualizar

  • Entorno de trabajo para creación de gráficos con Power BI
  • Trabajar con distintos tipos de gráficos
  • Formatos para gráficos e informes
  • Visualización de información geográfica en Mapas de Bing y ArcGIs de Esri
  • Importación de visualizaciones extra desde el Office Store / AppSource

7. Conectividad Y Colaboración

  • Aplicaciones en el Servicio de Power BI
  • Power BI Mobile (Alertas, suscripciones y favoritos)

Machine Learning

Machine Learning

Objetivo

El aprendizaje automático o Machine Learning  tiene por objetivo desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento). 

Podrás aprender 'Que algoritmo de Machine Learning usar para cada necesidad'

Se utilizan técnicas de Machine Learning entre otras en las siguientes áreas: Medicina, Bioinformática, Marketing, Procesamiento del Lenguaje Natural, Procesamiento de imágenes, Visión artificial, Detección de Spam.

Echa un vistazo a algunas 'Demos Online' de aplicación en Big Data

 

Machine Learning Process

 

En este curso vamos a analizar los principales algoritmos en Machine Learning: Logistic Regression, Support Vector Machines, KNearest Neighbors, Decision Trees, Random Forest, Multi-layer Perceptron... utilizando Scikit-Learn librería Data Science (Anaconda con Python 3

Público objetivo

  • Profesionales TIC: Consultores BI, Científicos de Datos...
  • Profesionales de Negocio: Que quieran reorientar su carrera profesional o tener los conocimientos necesarios para aplicar en sus empresas
  • Profesionales de Ciencias Aplicadas: Matemáticos, Estadísticos, Físicos...

Observaciones

  • Metodología: El curso intercala partes teóricas en las que se imparten conceptos fundamentales para comprender los ejercicios prácticos que se imparten.
  • Requerimientos: Conceptos básicos de: Álgebra Linea y Cálculo. Los asistentes deberán venir con su propio equipo portátil
  • Entrega de Certificado: Todos los asistentes recibiirán Certificado de Realización
 

Temario

Curso de Machine Learning

  •  Presencial

Fecha: Del 13 de jun. al 14 de jun. de 2018

Horario: 9:00 a 14:00 y 15:30 a 18:30 ( CEST - Madrid)

Lugar: Av. de Brasil, 17, 16º A-B. Madrid

Precio: 195 € / persona

Pago: PayPal o Trans. Bancaria (Consultar)

 

   

1. Introducción al Machine Learning

  • Técnicas
    • Clasificación
    • Regresión
    • Clustering
  • Preprocesamiento y Reducción dimensional
  • Selección de atributos
  • Evaluación del rendimiento
    • Matrices de confusión
    • Principales KPIs R2, MAE, MSE

2. Regresión (Predicción de valores continuos)

  • Principales algoritmos 
    • Ordinal Least Squares
    • Ridge Regression
    • Laso Regression
    • Elastic Net
  • Ejemplos

3. Clasificación (Identificación de la categoría a la que pertenece un objeto)

  • Principales algoritmos 
    • Logistic Regression
    • Support Vector Machines
    • KNearest Neighbors
    • Decision Trees
    • Random Forest
    • Multi-layer Perceptron
  • Ejemplos

4. Clustering (Agrupación de objetos similares en conjuntos)

  • Principales Algoritmos
    • KMeans
    • Spectral Clustering
    • DBSCAN
  • Ejemplos

Formación Machine Learning con Scikit-Learn librería Data Science (Anaconda con Python 3


ETLs con Talend

ETLs con Talend

Objetivo

Talend es el líder europeo en sistemas de integración de datos (ETL), Data Quality y Master Data Management.

Está respaldada por los creadores y fundadores de Business Objects.

En Stratebi somos de los primeros especialistas en Talend en España.

Hicimos la migración de Tibco a Talend para Yell. Proporcionamos una formación práctica, que asienta las bases de la estrategia Business Intelligence, acompañada de sesiones participativas, sobre casos reales y soluciones de negocio.

Talend Data Integration

Público objetivo

Profesionales de las tecnologías de información, gestores de TI, Analistas de Negocio, Analistas de sistemas, arquitectos Java, desarrolladores de sistemas, administradores de bases de datos, desarrolladores y profesionales con relación a el área de tecnología, marketing, negocio y financiera.

Observaciones

Certificación

A todos los alumnos que reciban el curso se les entregará un certificado de asistencia al mismo.

Temario

1. Introducción
  • Entornos operaciones e integración con sistemas Business Intelligence
  • Presentación inicial de Talend Open Studio
2. Modelando los trabajos
  • Uso del Business Modeler
  • Manejo de documentos para el proyecto
3. Uso de Job Designer para generar el código
  • Ejemplos y ejercicios de diseños de trabajos
  • Pruebas con data sets
4. Componentes input/output
  • Manejo al acceso a ficheros XML, delimitados por caracteres, etc…
  • Acceso a Bases de Datos relacionales
5. Repositorio de Metadatos
  • Centralizar las conexiones
  • Centralizar los flujos de datos y esquemas
6. Transformaciones de Datos
  • Uso de los diferentes componentes en transformaciones
  • Parametrización y mapeo de datos usando tmap (join)
  • Perfilar los datos usando filtros
  • Generación de outputs diverso y manejo de excepciones
  • Ejercicios prácticos
7. Funcionalidades de desarrollo
  • Definición de los entornos del proyecto (desarrollo, producción)
  • Inclusión de código java en los jobs
  • Establecer el manejo de errores
  • Obtener estadísticas y logs de los trabajos
8. Debug y Deploy de trabajos
  • Generación de documentación técnica de los trabajos
  • Usando el Debug view
  • Generar jobs y proporcionarlos como servicios web

Introducción a Alfresco

Introducción a Alfresco

Objetivo

Alfresco es una Solución de Gestión Documental necesaria para toda empresa, tanto por su carácter Open Source, como por su sencillez de manejo para usuarios y potencia de desarrollo e integración para el área técnica.

En Stratebi, hemos integrado Pentaho y Alfresco como soluciones complementarias en los ámbitos respectivos de la Gestión Documental y el Business Intelligence.

Alfresco es un sistema de administración de contenidos de código fuente libre, desarrollado en Java, basado en estándares abiertos y de escala empresarial para sistemas operativos tipo Windows, Unix Solaris y algunas versiones de Linux.

Para que puedas sacarle el mayor partido, te ofrecemos una formación práctica para que asientes las bases del conocimiento adquirido, acompañada de sesiones participativas, sobre casos reales y soluciones de negocio.

Esquema Alfresco

Público objetivo

Profesionales de las tecnologías de información, gestores de TI, Analistas de Negocio, Analistas de sistemas, arquitectos Java, desarrolladores de sistemas, administradores de bases de datos, desarrolladores y profesionales con relación a el área de tecnología, marketing, negocio y financiera.

Observaciones

Certificación

A todos los alumnos que reciban el curso se les entregará un certificado de asistencia al mismo.

Temario

Alfresco: más que un gestor documental
Gestión documental
  • Discos compartidos
  • Integración con Microsoft Office
  • Aplicación de reglas de negocio a los documentos
Gestión de contenido web
  • Edición simple de contenido
  • Alfresco SURF
Gestión de registros
  • Archivo de documentos oficiales
Herramientas de colaboración
  • Librería de documentos
  • Creación de equipos virtuales
  • Wikis, blogs, ...
  • Posibilidades de extensión
Administración básica
  • Usuarios, roles y permisos
  • Espacios
  • Creación de contenidos
  • Reglas de negocio y flujos de trabajo
Configuración de LDAP
Modificación del modelo de contenido
  • Aspectos
  • Tipos de datos
  • Listas con restricciones
Personalización de la interfaz de usuario
Mantenimiento
  • Buenas prácticas
  • Backups
Casos prácticos

Contacto

Ajustamos cada curso a sus necesidades.

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